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-具備NLP、CV
2）技術創(chuàng)新與探索
- 跟蹤并研究NLP領域最新的技術進展和學術論文（如Prompt Tuning、LoRA、RLHF等），將創(chuàng)新技術應用到業(yè)務中。
3）工程化與系統(tǒng)部署
- 負責大模型的工程化部署和優(yōu)化。
- 優(yōu)化大模型在推理階段的效率，設計和實現(xiàn)高效的在線/離線推理方案。
4）數(shù)據(jù)處理與知識挖掘
- 設計和構(gòu)建用于訓練大模型的大規(guī)模高質(zhì)量語料庫，確保數(shù)據(jù)的多樣性與準確性。
5）跨團隊合作與技術支持
- 與各團隊合作，將大模型技術落地到實際產(chǎn)品中，解決業(yè)務中的關鍵問題。
二、崗位要求：
1）教育與專業(yè)背景
- 計算機科學、人工智能、數(shù)學、統(tǒng)計學、自動化等相關專業(yè)碩士及以上學歷。
- 熟悉自然語言處理、深度學習的基本原理和方法。
三、技術能力
- 熟練掌握PyTorch深度學習框架。
- 對Transformer架構(gòu)、大模型訓練技術有深入理解。
- 熟悉主流預訓練語言模型（如Qwen，ChatGLM系列等）的架構(gòu)及其改進方法。
- 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法基礎牢固，具備扎實的代碼開發(fā)能力，，熟悉Python。
- 有大規(guī)模模型開發(fā)、訓練和優(yōu)化的實際項目經(jīng)驗。
四）綜合能力
- 具備良好的邏輯思維，執(zhí)行能力強
- 具備良好的分析問題和解決問題的能力，注重結(jié)果導向。
- 良好的溝通能力與團隊協(xié)作精神，能夠推動跨團隊的技術落地。